核心技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现精度可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 该芯片在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器（GPU）提升百倍至千倍 [1] - 团队特色在于专注于更具挑战性的矩阵方程求解（AI二阶训练的核心），而非主流的矩阵乘法（AI推理的核心） [7] 技术原理与优势 - 模拟计算无需将数据转化为二进制数字流，可直接用连续的物理量（如电压、电流）来类比数学上的数字，取消了“过程性数据存储”，实现计算与存储合而为一的“存算一体” [4][5][7] - 模拟计算凭借物理规律直接运算，具有低功耗、低延迟、高能效、高并行的天然优势 [7] - 在实验上成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆，矩阵方程求解经过10次迭代后，相对误差可低至10⁻⁷量级 [9] 性能表现 - 在求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能 [9] - 当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，传统GPU需一天完成的计算，该芯片一分钟即可完成 [9] 行业定位与应用前景 - 模拟计算在未来AI领域的定位是强大的补充，最有可能快速落地的场景是计算智能领域，如机器人和人工智能模型的训练 [11] - 未来计算架构将是互补共存：CPU作为通用“总指挥”，GPU专注于加速矩阵乘法计算，而模拟计算芯片旨在更高效地处理AI等领域最耗能的矩阵逆运算 [11]